在開源開發者圈子來看，2023 年是大模型 LLM 年、生成式 AI GenAI 年，LLM 領域大放異彩。
LLM 是利用深度學習和大數據訓練的人工智慧系統，專門設計來理解、生成和回應自然語言。這些模型透過分析大量的文本數據來學習語言的結構和用法，從而能夠執行各種語言相關任務。
本篇將為大家介紹一下 LLM 相關的工具和平台。
LLMOps
LLMOps 平台專註於提供大模型的部署、運維和最佳化服務，旨在幫助企業和開發者更高效地管理和使用這些先進的 AI 模型， 快速完成從模型到套用的跨越，如 Dify.AI 、LangChain 等。
開源框架 LangChain 是一個幫助開發者使用 LLM 建立套用的開源框 架，它可以將 LLM 與外部資料來源進行連線，並允許與 LLM 進行互動。LangChain 於 2022 年 10 月作為開源計畫推出，並於 2023 年 4 月註冊成立公司，累計獲得超過 3000 萬美元的 投資，估值達到了 2 億美元。在 GitHub 上，LangChain 已經獲得了超過 7 萬個 Star 和 超過 2000 名貢獻者。
大模型聚合平台
大模型聚合平台主要用於整合和管理多個大型電腦器學習模型，在聚合平台之上，衍生出 MaaS（Model-as-a- Service，大模型即服務）的服務模式——透過提供統一的介面和框架，以更高效地部署、執行和最佳化這些模型，Hugging Face、Replicate 以及 Gitee AI 均為 MaaS 平台。
Gitee AI 是開源中國旗下的 MaaS 平台，提供模型、數據集，以及套用托管能力，同時接入了豐富的國產算力平台，為開發者 提供了更高效、實惠的微調方案，降低使用門檻，目前已進入內測階段。
開發工具
其它開發相關的 LLM 工具，如雲原生構建多模態AI套用的工具 Jina，嵌入式資料庫 txtai 等。
比較有代表性的 LLM 開發工具有：
PromptPerfect：幫助使用者極致最佳化 給大模型的提示詞（prompt），使得對大語 言模型提問時，可以獲得更理想的輸出。
txtai：用於語意搜尋、LLM 編排和語言模 型工作流的一體化嵌入資料庫，可以使用 SQL、物件儲存、主題建模、圖形分析和多模 態索引進行向量搜尋。
imgcook：專註以 Sketch、PSD、靜態 圖片等形式的視覺稿作為輸入，透過智慧化技 術一鍵生成可維護的前端程式碼，包含檢視程式碼、 數據欄位繫結、元件程式碼、部份業務邏輯程式碼。
另一個視角來看，在大模型繁榮發展的背後，少不了工 具和平台的發力，如 LLMOps 平台、大模型聚合平台 以及相關的開發工具，此外還有它們所依賴的最重要的 資源——算力。在這些工具、平台和資源的有力支撐下，大模型才得以 一步一個台階，引領全球開發者步入一個技術新時代。
以上內容出自【2023 LLM 技術報告】，此報告濃墨重彩地梳理了 2023 年 LLM 的技術行情。報告整體圍繞 LLM Tech Map 梳理邏輯來展開，從基礎設施、大模型、Agent、AI 編程、工具和平台，以及算力幾個方面，為開發者整理了當前 LLM 中最為熱門和硬核的技術領域以及相關的軟體產品和開源計畫。
【2023 LLM 技術報告】詳情檢視：
https://talk.gitee.com/report/china-open-source-2023-llm-report.pdf?fr=vx
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